要約
ロボット工学のソフトウェア標準としてのロボット オペレーティング システム (ROS) の最近の採用は、この分野のいくつかの問題に対する新しい解決策に貢献しています。
そのような問題の 1 つは、自律ナビゲーションを使用した同時ローカリゼーションおよびマッピング (SLAM) として知られています。これには、互換性のあるロボットですぐに使用できる ROS パッケージとして、さまざまなクラスの多数のアルゴリズムが用意されています。
自律移動ロボットの予想される多くのアプリケーションでは、外部インフラストラクチャからのサポートなしで多様で複雑な環境をナビゲートする必要があります。
このオンボード ナビゲーションを実行するには、ロボットは利用可能なセンサー技術を利用し、現在の環境に応じて最も信頼できるデータを適応的に融合し、実際の実装前にアルゴリズム パラメーターを最適化して回避時間を短縮する必要があります。
このホワイト ペーパーでは、ROS と統合された Gazebo シミュレータを使用して、屋外環境と屋内環境、およびさまざまな地形間をシームレスに移行できるオンボード ナビゲーション システムを開発するための最近の取り組みについて説明します。
調査対象の方法論には、SLAM、オドメトリ、およびローカリゼーションが含まれます。
最新技術の概要は、動的センサーの不確実性、動的オブジェクト、および動的シーンに適応するアプローチに焦点を当てて提供されます。
この研究で報告された経験は、屋内アプリケーション向けの自律 SLAM ソリューションを探しているロボット工学者に洞察を提供するはずです。
要約(オリジナル)
The recent adoption of the Robot Operating System (ROS) as a software standard in robotics has contributed to novel solutions for several problems on the area. One such problem is known as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) with autonomous navigation, for which a number of algorithms from different classes are available as ROS packages ready to be used on any compatible robot. Many anticipated applications of autonomous mobile robots require for them to navigate in diverse complex environments without support from exterior infrastructures. To perform this on-board navigation, the robot must make use of the available sensor technologies and fuse the most reliable data respective to the present environment in an adaptive manner and optimize the algorithm parameters prior to the actual implementation to reduce the workaround time. This paper will review recent efforts to develop onboard navigation systems which can seamlessly transition between outdoor and indoor environments and different terrains seamlessly using Gazebo simulator with ROS integration. The methodologies surveyed include SLAM, Odometry and Localisation. An overview of the state-of-the-art is provided with a focus on approaches which are adaptive to dynamic sensor uncertainty, dynamic objects and dynamic scenes. The experiences reported on this work should provide insight for roboticists seeking an Autonomous SLAM solution for indoor applications.
arxiv情報
| 著者 | B. Udugama |
| 発行日 | 2023-02-13 13:56:13+00:00 |
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